Всё про Алгоритмы и Структуры данных

Кластеризация в ML: от теоретических основ популярных алгоритмов к их реализации с нуля на Python В данной статье описан не только принцип работы популярных алгоритмов кластеризации от простых к более продвинутым, но а также представлены их упрощённые реализации с нуля на Python, отражающие основную идею. Помимо этого, в конце каждого раздела указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления. https://habr.com/ru/articles/798331/ Алгоритмы и Структуры данных

Многокритериальная оптимизация для ранжирования и отбора торговых систем В статье пойдёт речь о механизме отбора или расчёте коэффициента для ранжирования пула торговых систем. Мы рассмотрим один из способов, используя который можно определить лучшие варианты. Важно понимать, что результаты анализа эффективности и результативности торговых систем могут быть сложными и неоднозначными. Например, торговая система с высокой прибылью может иметь большую просадку, но также она может генерировать стабильный доход на протяжении длительного времени. Поэтому при выборе торговой системы важно учитывать весь набор характеристик и показателей. В этом и заключается проблематика, затрагиваемая в статье. https://habr.com/ru/articles/798905/ Алгоритмы и Структуры данных

Самый простой (и неожиданный) алгоритм сортировки? Представляем вашему вниманию чрезвычайно простой алгоритм сортировки. Может показаться, что он очевидно ошибочен, но мы докажем, что на самом деле он корректен. Мы сравним его с другими простыми алгоритмами сортировки и проанализируем некоторые его любопытные свойства. https://habr.com/ru/companies/sportmaster_lab/articles/650585/ Алгоритмы и Структуры данных

🧸 Фигурка Нatsune Мiku Взято из: AliExpress Программиста

Решение задачи транспортной логистики с помощью IBM CPLEX Solver Однажды меня попросили решить такую задачку в области транспортной логистики: Есть грузовые машины, которые изначально готовы стартовать в разное время из разных географических точек. Есть груженые рейсы, на которые нужны эти машины. Погрузка в среднем займет какое-то известное время, затем машина должна доставить груз в пункт назначения. Потом она может ехать на следующую погрузку и т.д. Нужно написать математическую модель, которая скажет для каждой машины, на какую погрузку более оптимально её направить, чтобы максимально количество груженых рейсов было бы обслужено. https://habr.com/ru/articles/651085/ Алгоритмы и Структуры данных

Станьте специалистом по внедрению ИИ за 0₽ Познакомьтесь с готовыми решениями для бизнеса и научитесь приносить компаниям миллионы, зарабатывая от 200 тыс рублей! Только 13 марта, GeekBrains отдают бесплатно пошаговые гайды и доступ к 10+ нейросетям для работы в них. Переходите по ссылке и участвуйте в уникальном вебинаре, среди участников будет разыгрываться бесплатное обучение в GeekBrains. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Градиентный поиск коэффициентов квадратической регрессии Мое основное увлечение - это аэрокосмос. И "космические" задачи - выведение полезных грузов на орбиту, возврат с орбиты через атмосферу являются функциями от целого набора параметров. К примеру, управление РН на первой ступени даже в двухмерной (без учета изменения азимута и dog-leg маневра)описывается по меньшей мере через 5 переменных: 1.продолжительность вертикального участка набора высоты после старта; 2.угол атаки при начале гравитационного разворота; 3.продолжительность маневра заклонения; 4.угол атаки после выполнения гравитационного разворота; 5.длительности пауз между отсечкой двигателей первой ступени, отделением второй ступени и запуском двигателей второй ступени. Еще можно добавить сюда дросселирование двигателей, ограничения по скоростному напору, требования по запасу топлива для возврата и посадки первой ступени. Так что даже в самой простой постановке нужно рассматривать вектор из 10-15 компонентов (не забываем, есть еще 2-ья и 3-ья ступень, поля падения отработавших ступеней и обтекателей и еще много интересного). Аналитически через набор готовых формул такую задачу не решить. Нужны численные методы, среди которых известны, просты и понятны методы градиентного поиска. (я знаю про методы случайного поиска, генетические алгоритмы и swarm-методы, но мне нужно прозрачное, быстрое, грязное и надежное решение, которое не будет пытаться стать умнее меня) https://habr.com/ru/articles/651147/ Алгоритмы и Структуры данных

Челлендж по обработке миллиарда строк на Go: от 1 минуты 45 секунд до 4 секунд Этот челлендж был очень прост: обработать текстовый файл названий метеорологических станций и температур, и для каждой станции вывести минимальное, среднее и максимальное значение. Чтобы упростить задачу, было ещё несколько ограничений, однако я проигнорировал те, что относятся только к Java. https://habr.com/ru/articles/798215/ Алгоритмы и Структуры данных

15 игр, которые прокачивают логику, алгоритмы, ассемблер и силу земли Есть игры, на которые очень мало обзоров, но они супер крутые — игры про алгоритмы. Игры, в которых можно кодить на ретро-компьютере; игры, которые надо взламывать; игры, где можно программировать контроллеры или поведение персонажей; игры, где можно создавать свою игру внутри игры. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/599835/ Алгоритмы и Структуры данных

Приведите свое тело в хорошую форму и поддерживайте организм в здоровом состоянии! Присоединяйтесь к бесплатному вебинару о клеточном питании на котором вы узнаете, как оценить текущее состояние своего организма через 6 анализов, изучите важные микронутриенты - витамины, минералы, аминокислоты, и ознакомьтесь с 4 шагами для оптимизации питания. После вебинара вас ждут: — Методическое пособие с списком необходимых продуктов; — Инструкция по самодиагностике для выявления факторов неусвоения витаминов; — Возможность присоединиться к закрытому чату с единомышленниками и экспертами. Регистрируйтесь на бесплатный вебинар по ссылке и создайте здоровое будущее для себя! Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Автоматическое создание траектории движения руки в анимации Всем привет. В последнее время я занимаюсь созданием простых анимационных роликов. Недавно столкнулся со следующей проблемой -- мой персонаж должен коснуться звонка перед входом в квартиру пальцем руки. Скелет руки представлен на Fig.1. Это трехзвенный механизм, имеющий шарнирное закрепление в точке O. Требуется, манипулируя углами α,β,γ, перевести точку A3 (эффектор) в точку E , если такое движение возможно. Данная задача имеет традиционное решение. Известны начальные значения углов. Решаем обратную задачу манипулятора, описанную в многочисленных статьях, и находим конечные значения углов α,β,γ. Каждый из интервалов между начальным и конечным значением угла разбивается на заданное число частей N . В результате получаем набор углов, с помощью которых получаем нужную траекторию движения руки. Поскольку для решения обратной задачи придётся решать нелинейные уравнения относительно углов, такой алгоритм не очень удобен. В книге Рик Парент "Компьютерная анимация" КУДИЦ-ОБРАЗ, М.:2004 предложено другое решение. К сожалению, изложение в упомянутой книге излишне абстрактно. В данной краткой статье представлена простая реализация алгоритма из этой книги. В конце статьи дана ссылка на ролик, в котором использован описанный метод. https://habr.com/ru/articles/598755/ Алгоритмы и Структуры данных

AASIST: Аудио защита с использованием сети с интегрированным спектро-временным графом внимания Недавние исследования показывают, что различительная информация (т. е. артефакты спуфинга) могут находиться как в спектральной, так и во временной областях [5–9]. Артефакты, как правило, зависят от характера атаки и конкретного используемого алгоритма. Поэтому адаптивные механизмы, которые обладают способностью концентрироваться на области, в которой находятся артефакты, имеют решающее значение для надежного обнаружения. В наших недавних работах [10,11] мы предложили сквозные системы, использующие кодировщик, подобный RawNet2 [12, 13], и сети внимания на графах GAT [14]. Мы моделировали как спектральную, так и временную информацию одновременно с используя два параллельных графа, а затем применили поэлементное умножение двух графов. Несмотря на то, что в [11] мы достигли высочайшего уровня производительности, мы считаем, что еще есть возможности для дальнейшего улучшения, поскольку два графа неоднородны, их интеграция с использованием техники, учитывающей неоднородность, была бы полезной. Мы предлагаем четыре расширения для нашей предыдущей работы, RawGATST [11], где первые три составляют предложенную модель с именем AASIST, а последнее создает уменьшенную версию AASIS https://habr.com/ru/articles/599779/ Алгоритмы и Структуры данных

Реализация алгоритма Краскала на С# В данной статье для реализации алгоритма будут рассмотрены: 1.Система хранения графа на основе List<> 2.Сортировка рёбер графа по весу 3.Система непересекающихся множеств https://habr.com/ru/articles/647189/ Алгоритмы и Структуры данных

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/c/structuredata 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

Как мы решали задачу оптимизации доставки грузов с использованием численных методов на примере метода имитации отжига В статье хотим поделиться своим опытом реализации алгоритма решения задачи маршрутизации на основе метода имитации отжига в Norbit CDS – умной системе управления доставкой. Проанализировав материалы, можно обнаружить различные предлагаемые способы решения VRP-задач (Vehicle Routing Problem). Главная их цель – планирование маршрутов для транспортных средств оптимальным способом. Основными критериями, как всегда, остаются наикратчайший путь для транспортного средства и доставка услуг во все заданные точки. В рабочем месте логиста Norbit CDS задача не отличается. Создавая свой алгоритм оптимизации построения маршрутов доставки, мы исходили из следующих входных данных: количество транспортных средств, число заявок для распределения с учетом их габаритов и окон желаемого времени доставки. Для реализации был выбран метод отжига. https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/796513/ Алгоритмы и Структуры данных

Парсинг Pubmed на противораковые натуральные вещества В этой статье будет расчет натуральных веществ распарсенных с базы биомедицинских публикаций Pubmed. Для научных целей также полезно высчитывать комбинации молекул, но для этого требуется транскриптом, который можно получить добавляя лекарство на клетку HeLa. https://habr.com/ru/articles/648457/ Алгоритмы и Структуры данных

Что такое «Action Recognition»? Год назад моя статья про трекинг была тепло принята на Хабре. Эта статья - продолжение. В ней я сделал обзор современных методов распознавания действий. От самых простых и удобных, до самых сложных. Расскажу в каких ситуациях что использовать, и расскажу как это применяют в некоторых проектах. https://habr.com/ru/companies/recognitor/articles/647343/ Алгоритмы и Структуры данных

Что такое модельно-ориентированное проектирование и как оно поможет сократить затраты на разработку сложных систем Современные технические системы постепенно усложняются, а традиционные подходы к разработке становятся неэффективны. Одним из вариантов решения этой проблемы является внедрение модельно-ориентированного проектирования (МОП) для разработки систем и программного обеспечения. Однако, прежде чем инвестировать средства в МОП, необходимо обосновать получаемые выгоды. В данной статье кратко коснемся того, что же такое МОП, чем он отличается от традиционного подхода и в чем его преимущества, а также рассчитаем ожидаемую экономию трудочасов от применения МОП по сравнению с традиционным подходом к разработке. Тут вы не найдете исчерпывающих объяснений по всем перечисленным вопросам, материал представляет собой больше «быстрый взгляд» на методологию со ссылками, где можно почитать подробнее. https://habr.com/ru/companies/etmc_exponenta/articles/649035/ Алгоритмы и Структуры данных

Шпаргалка для алгособеса 2 — графовые и строковые алгоритмы В наше неспокойное время, когда сфера AI стремительно движется вперёд, хочется немного стабильности и уверенности в завтрашнем дне. Как это связано с темой статьи? Самым прямым образом — алгоритмы прокачивают умение системно мыслить, искать нестандартные пути решения; человека, у которого эти скиллы на высоте, вряд ли заменит ИИ. Так что, тратя бесценное время на алгоритмы, вы занимаетесь очень полезным делом, расслабьтесь и получайте удовольствие) В качестве бонуса к прокачиванию серого вещества вы получите сверхспособность пройти любой алгособес в FAANG и удовлетворить любые потребности пирамиды Маслоу — довольно приятно) В этой статье мы разберём графовые алгоритмы типо DFS, Флойда–Уоршелла и строковые наподобие Ахо-Корасик. https://habr.com/ru/articles/797837/ Алгоритмы и Структуры данных

Азы больших языковых моделей и трансформеров: декодер В этом материале мы поговорим об устройстве компонента‑декодера в системах машинного обучения, построенных по архитектуре «трансформер», уделив особое внимание отличию декодера от энкодера. Уникальной особенностью декодеров является то, что они похожи на циклы. Они, по своей природе, итеративны, что контрастирует с линейными принципами обработки данных, на которых основаны энкодеры. В центре декодера находятся две модифицированные формы механизма внимания: механизм множественного внимания с маскировкой (masked multi‑head attention) и механизм множественного внимания энкодера‑декодера (encoder‑decoder multi‑head attention). https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/797875/ Алгоритмы и Структуры данных